阅读说明：本技术 一种用于语音通信的自适应通信回声消除方法 (Self-adaptive communication echo cancellation method for voice communication ) 是由 赵海全 李磊 于 2019-10-30 设计创作，主要内容包括：一种用于语音通信的自适应通信回声消除方法,其步骤主要为：A、回声消除；B、抽头权向量更新：B1、残差信号平方序列E<Sup>2</Sup>(n)的计算；B2、加权中位化残差的计算,得到当前时刻n的加权中位化残差σ(n)；B3、M估计值的计算,得到当前时刻n的残差的M估计函数值ψ(n)；B4、零吸引向量的计算,得到抽头权系数的零吸引因子,从而构成当前时刻n的零吸引向量F(n),B5、滤波器抽头权向量的更新,在更新公式中引入M估计函数值和零吸引向量,得到下一时刻n+1的滤波器抽头权向量W(n+1)；C、重复。该法的收敛速度快、稳态误差低,抗冲击效果好。(A self-adaptive communication echo cancellation method for voice communication mainly comprises the following steps: A. echo cancellation; B. tap weight vector update: b1 residual signal square sequence E 2 (n) calculating; b2, calculating the weighted median residual error to obtain the weighted median residual error sigma (n) of the current time n; b3, calculating an M estimation value to obtain an M estimation function value psi (n) of a residual error at the current time n; b4, calculating a zero attraction vector to obtain a zero attraction factor of the tap weight coefficient, thereby forming a zero attraction vector F (n) of the current time n, B5 and updating the filter tap weight vector, introducing an M estimation function value and the zero attraction vector into an updating formula, and obtaining a filter tap weight vector W (n +1) of the next time n + 1; C. and (6) repeating. The method has the advantages of high convergence rate, low steady-state error and good impact resistance effect.)

一种用于语音通信的自适应通信回声消除方法

技术领域

本发明涉及一种语音通信中的自适应回声消除方法。

背景技术

在进行通话(语音通信)时，声音信号经过延时或形变会被反射回信号源形成回声，回声现象会严重的影响到语音通话的质量。例如，在打电话的时候，因为扬声器和麦克风被放在同一个空间内，本地近端麦克风会接收到本地扬声器发出的远端语音并传回远端，这样会导致远端说话者听到自己的声音，导致通话的质量下降。这种现象广泛存在于卫星通信、免提电话、电话会议系统等语音通信系统中。需要通过采取有效的措施来抑制回声信号、消除其影响并提高语音通话质量。自适应回声消除技术，以其成本低，收敛速度快，回声残差小的优势，在语音通信中得到了广泛的应用。语音通信自适应回声消除技术是通过对回声信号进行估计，并在近端信号中减去回声的估计值来达到回声消除的目的。

自适应回声消除方法的通常作法是，将近端麦克风采样得到带回声的当前时刻的近端信号，将其减去回声信号的估计值，得到当前时刻的误差信号，再将当前时刻的误差信号送回给远端；以滤波器的估计值与近端信号之差(误差)的平方最小，作为代价函数进行迭代计算，进而实现回声的自适应消除。由于自适应回声消除系统通常是稀疏系统，其响应系统的长度可达数百个符号，但是只有少数的有效因子是非零系数，导致其收敛速度慢，回声消除性能低。并且，当远端输入信号的噪声不能忽略时，传统的最小均方算法将产生有偏估计；导致其算法的收敛速度慢，稳态误差大，回声消除效果差。此外，当有冲击噪声时，“误差信号”巨大，滤波器的抽头权向量会产生错误的巨大更新，导致稳态误差增大，收敛速度慢。

发明内容

本发明的目的是提供一种一种用于语音通信的自适应通信回声消除方法。该方法在远端信号含有噪声时，仍可以实现信号的无偏估计，并且在有冲击干扰时，仍具有较快的收敛速度和低的稳态误差，回声消除效果好。

本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种用于语音通信的自适应通信回声消除方法，其步骤如下：

A、回声消除

A1、远端信号采集

对远端传来的信号进行采样，获得当前时刻n的远端输入信号的离散值x(n)；将当前时刻n到n-L+1时刻的输入信号x(n)、x(n-1),...,x(n-L+1)，组成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]^T；其中，L＝512、代表滤波器抽头数，T代表转置运算；

A2、回声信号估计

将当前时刻n的输入信号向量X(n)通过自适应滤波器，得到自适应滤波器的输出值，即回声信号的估计值y(n)，

y(n)＝X^T(n)W(n)

其中W(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量，W(n)＝[w₁(n),w₂(n),...,w_l(n),...,w_L(n)]^T，w_l(n)为自适应滤波器的第l个抽头权系数,W(n)的初始值为零向量；

A3、回声消除

对近端麦克风采样得到带回声的当前时刻n的近端信号d(n)，将其减去回声信号的估计值y(n)，得到当前时刻n的误差信号e(n)，e(n)＝d(n)-y(n)，再将当前时刻n的误差信号e(n)送回给远端；

B、抽头权向量更新

B1、残差信号平方序列的计算

由当前时刻n到时刻n-N_w+1之间的残差信号e(n),e(n-1),...,e(n-N_w+1)，得到当前时刻n到时刻n-N_w+1之间的残差信号平方值e²(n),e²(n-1),...,e²(n-N_w+1)，进而得到当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列E²(n)，

E²(n)＝[e²(n),e²(n-1),...,e²(n-N_w+1)]

其中，N_w为估计窗的长度，其取值范围为5～9；

B2、加权中位化残差的计算

由当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列E²(n),计算出当前时刻n的加权中位化残差σ(n)：

其中，λ是遗忘因子，其取值范围通常为0.800～0.999，c为加权系数，c＝1.483(1+5/(N_w-1)),med(·)表示取中间值的运算，σ(n)的初始值为零；

B3、M估计值的计算

根据当前时刻n的加权中位化残差σ(n)，得出当前时刻的M估计阈值ξ,ξ＝2.576σ(n)；然后由下式计算出当前时刻n的残差的M估计函数值ψ(n)：

B4、零吸引向量的计算

由滤波器当前时刻n的第l个抽头权系数w_l(n)进行近似l₀范数限制计算,得到当前时刻n的第l个抽头权系数的零吸引因子f_l(n)：

其中,β是零吸引参数，其取值为5～50，sgn(·)表示符号运算；

将当前时刻n的所有抽头权系数的零吸引因子f₁(n),f₂(n),...,f_l(n),...,f_L(n)，构成当前时刻n的零吸引向量F(n)，F(n)＝[f₁(n),f₂(n),...,f_l(n),...,f_L(n)]；

B5、滤波器抽头权向量的更新

由下式更新得出下一时刻n+1的滤波器抽头权向量W(n+1)：

其中，μ表示滤波器的步长，其取值范围为0～1，||·||表示欧几里得范数；γ₁是近端信号d(n)的环境噪声方差，γ₂是远端输入信号x(n)的环境噪声方差；ρ是平衡参数，其取值范围为1×10^-5～1×10^-2；

C、重复

令n＝n+1，重复步骤A、B的过程，至通话结束。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

一、本发明引入M估计方法，使得抽头权向量更新时不是直接利用误差信号e(n)，而是利用误差的M估计函数值ψ(n)。是对误差信号e(n)进行加权、时间窗中位化处理，得到动态的加权中位化残差及误差的M估计阈值；在更新过程中，当误差信号e(n)超过误差的M估计阈值时，判定系统存在冲击噪声，误差的M估计函数值ψ(n)归零，如此抽头权向量在当前时刻将不更新，从而有效避免冲击噪声的干扰，抗冲击效果好；而当误差信号e(n)小于等于误差的M估计阈值时，判定系统不存在冲击噪声，误差的M估计函数值ψ(n)等于误差信号e(n)；滤波器能很好的跟随误差的变化，其稳态误差小，收敛速度快，回声消除效果好。

二、在抽头权向量更新公式中增加了零吸引因子(向量)，当抽头权系数靠近零时，在抽头权向量更新公式中减去对应的零吸引因子βsgn(w_l(n))-β²w_l(n)，实现对语音通信这种稀疏系统中靠近零的抽头权系数的零吸引(快速归零)，而不靠近零的抽头权系数，其对应的零吸引因子为零，也即在抽头权向量更新公式中不减去零吸引项，非零的抽头权系数得以更好的保留；从而更好的解决了语音通信这种零元素很多的稀疏系统速度慢的问题，提高了算法的收敛速率。

下面结合附图和

具体实施方式

对本发明作进一步的详细说明。

附图说明

图1是本发明仿真实验采用的远端高斯信号图。

图2是本发明仿真实验采用的远端有色信号图。

图3是对比方法与本发明方法在远端高斯信号输入时的归一化稳态失调曲线。

图4是对比方法与本发明方法在远端有色信号输入时的归一化稳态失调曲线。

具体实施方式

实施例

本发明的一种具体实施方式是，一种用于语音通信的自适应通信回声消除方法，其步骤如下：

A、回声消除

A1、远端信号采集

对远端传来的信号进行采样，获得当前时刻n的远端输入信号的离散值x(n)；将当前时刻n到n-L+1时刻的输入信号x(n)、x(n-1),...,x(n-L+1)，组成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]^T；其中，L＝512、代表滤波器抽头数，T代表转置运算；

A2、回声信号估计

将当前时刻n的输入信号向量X(n)通过自适应滤波器，得到自适应滤波器的输出值，即回声信号的估计值y(n)，

y(n)＝X^T(n)W(n)

其中W(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量，W(n)＝[w₁(n),w₂(n),...,w_l(n),...,w_L(n)]^T，w_l(n)为自适应滤波器的第l个抽头权系数,W(n)的初始值为零向量；

A3、回声消除

对近端麦克风采样得到带回声的当前时刻n的近端信号d(n)，将其减去回声信号的估计值y(n)，得到当前时刻n的误差信号e(n)，e(n)＝d(n)-y(n)，再将当前时刻n的误差信号e(n)送回给远端；

B、抽头权向量更新

B1、残差信号平方序列的计算

由当前时刻n到时刻n-N_w+1之间的残差信号e(n),e(n-1),...,e(n-N_w+1)，得到当前时刻n到时刻n-N_w+1之间的残差信号平方值e²(n),e²(n-1),...,e²(n-N_w+1)，进而得到当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列E²(n)，

E²(n)＝[e²(n),e²(n-1),...,e²(n-N_w+1)]

其中，N_w为估计窗的长度，其取值范围为5～9；

B2、加权中位化残差的计算

由当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列E²(n),计算出当前时刻n的加权中位化残差σ(n)：

其中，λ是遗忘因子，其取值范围通常为0.800～0.999，c为加权系数，c＝1.483(1+5/(N_w-1)),med(·)表示取中间值的运算，σ(n)的初始值为零；

B3、M估计值的计算

根据当前时刻n的加权中位化残差σ(n)，得出当前时刻的M估计阈值ξ,ξ＝2.576σ(n)；然后由下式计算出当前时刻n的残差的M估计函数值ψ(n)：

B4、零吸引向量的计算

由滤波器当前时刻n的第l个抽头权系数w_l(n)进行近似l₀范数限制计算,得到当前时刻n的第l个抽头权系数的零吸引因子f_l(n)：

其中,β是零吸引参数，其取值为5～50，sgn(·)表示符号运算；

将当前时刻n的所有抽头权系数的零吸引因子f₁(n),f₂(n),...,f_l(n),...,f_L(n)，构成当前时刻n的零吸引向量F(n)，F(n)＝[f₁(n),f₂(n),...,f_l(n),...,f_L(n)]；

B5、滤波器抽头权向量的更新

由下式更新得出下一时刻n+1的滤波器抽头权向量W(n+1)：

其中，μ表示滤波器的步长，其取值范围为0～1，||·||表示欧几里得范数；γ₁是近端信号d(n)的环境噪声方差，γ₂是远端输入信号x(n)的环境噪声方差；ρ是平衡参数，其取值范围为1×10^-5～1×10^-2；

C、重复

令n＝n+1，重复步骤A、B的过程，至通话结束。

仿真实验

为了验证本发明的有效性，进行了仿真实验，并以没有引入M估计和零吸引因子的方法作为对比方法与本发明方法进行对比。对比方法的滤波器抽头权向量更新公式为：

仿真实验的远端信号x(n)分别为图1的零均值方差为1的高斯信号x'(n)和图2的有色信号x”(n)。图2的有色信号x”(n)是图1的高斯信号x'(n)通过一阶自回归过程x”(n)＝x'(n)+0.8×x”(n-1)产生得到，即有色信号当前时刻值和上一时刻是相关的。远端信号的采样点数为40000。回声信道脉冲响应向量h，在宽3.75m，高2.5m，长6.25m，温度20℃，湿度50％的安静密闭房间内测出，脉冲响应长度即滤波器抽头数L＝512。

实验的背景噪声：远端信号x(n)中的背景噪声为零均值方差为0.05的高斯白噪声。近端信号d(n)中背景噪声同样也是零均值方差为0.1的高斯白噪声，同时近端信号d(n)中还包括发生频率为0.02的冲击噪声(冲击噪声由伯努利高斯信号模拟产生)。

本次仿真实验使用归一化稳态失调(NMSD)来衡量两种不同回声消除方法的性能，公式如下：

将上述的远端信号和相应的近端信号用本发明的方法与对比方法进行回声消除。两种方法的参数取值如表1。

表1实验两种方法的参数取值

仿真实验通过独立运行100次得到仿真结果。

图3为对比方法和本发明方法的远端信号为远端高斯信号时的归一化稳态失调曲线。从图3可以看出，输入信号为高斯信号时，在收敛速度大致相同的情况下，对比方法大约稳定在-11dB处，本发明方法大约稳定在-17dB处；本发明方法的稳态误差较对比方法低6dB。

图4为对比方法和本发明方法的远端信号为远端有色信号时的归一化稳态失调曲线。从图4可以看出，输入信号为有色信号时，本发明仍能取得较好的收敛性能，对比方法大约稳定在-7.5dB处，本发明方法大约稳定在-16dB处，本发明方法的稳态误差较对比方法低8.5dB。此外，在图3和图4中，本发明的方法在收敛后曲线更加平滑，也说明对冲击噪声有更好的抵抗能力，回声消除效果更好。